上一篇文章，我们介绍了encoder，这篇文章我们将要介绍decoder
Transformer-encoder
decoder结构：
如果看过上一篇文章的同学，肯定对decoder的结构不陌生，从上面框中可以明显的看出：
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每个Decoder Block有两个Multi-Head Attention层
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第一个Multi-Head Attention层采用了Masked操作，所以叫多头掩码注意力模块
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第二个Multi-Head Attention就是和encoder的一样，不过他的K、V矩阵输入源来自Encoder的输出编码矩阵，而Q矩阵是由多头掩码注意力层，经过Add &Norm层之后的输出计算来的
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Add &Norm，和前面encoder的一样
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feed forward，它包含一个全连接层，对输入特征进行非线性变换，并产生输出。在训练过程中，Feed Forward会根据损失函数的梯度进行参数更新，以优化模型的性能。他的输入层参数和Embedding的维度一样。
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Linear，是一种简单的神经网络组件，通常用于处理线性可分的问题。它包含一个全连接层和一个激活函数，对输入进行线性变换，并产生输出。与Feed Forward不同，Linear在训练过程中不会根据损失函数的梯度进行参数更新，因为它的输出取决于输入的线性组合。Linear的长度，实际上就是你词向量的种类数量。
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softMax，把linear的输出做分类概率运算，算出每种词向量的概率。
这里我们详细说一下多头掩码注意力模块，其他的和encoder中都一样，就不详细介绍了。
Masked Multi-Head Attention
在下面第9点介绍多头掩码注意力
在介绍之前，我们先来说一下transformer的训练过程，网上搜了很多，没有找到谁具体讲过，所以我就借助"文心一言"来进行了询问，大概了解了这个过程，但是不能保证正确，如果有知道同学看到了，欢迎给我留言。
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先有encoder的输入"你好吗"（也就是问题）和decoder的输入"好的很"（也就是答案）。
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把encoder的输入"你好吗"输入encoder中，把"你好吗"转化为Embedding，然后对Embedding添加position信息，decoder也同理。
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把添加了pos的Em，做成6组QKV，那么总共就是18个QKV，然后每组都送入一个注意力模块，总共有6组注意力模块，这6组就称为多头注意力模块，然后把这6组的输出经过一个conact和Linear（具体可以看上一篇文章）合并后输出，这个输出就是注意力矩阵。
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把注意力矩阵经过残差链接和归一化后，放入一个Feed Forward中后再使用一次残差链接和归一化，encoder的输出就有了。
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接下来我们看decoder的输入，在transformer的训练中，我们使用的是Teacher Forcing方法，我们是告诉了transformer正确的答案是什么的，也就是"好得很"。
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首先decoder会把encoder的输入做成QK，然后放入一个多头注意力模块中，接下来一直到Linear的操作，和encoder的一样。
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decoder中的Linear输入的方法和encoder的一样，可以参考上篇文章最后，不过linear的输出，最后是使用了softmax做分类器。从下图可以看出，Linear的输出，是和你的词向量类别有关，假设你的词向量类别有1w个，那么这里就会输出1w的类别，如下图
然后使用softMax对着些输出做概率计算，就可以算出概率最大的词向量是哪个，softMax的计算，可以参考我的BP神经网络，大概方式类似于下面
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假如现在经过softMax的运算后，最大概率的字是"好"，那么就把这个字和标准答案中的"好得很"对比一下，如果不是"好"字，那么就使用梯度下降法，反向去更新两个Feed forward和所有的QKV，更新完后回到decoder输入。
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接下来把标准答案中的"好"直接输入到decoder的输入，下面是带有掩码的多头注意力
经过EM+pos，还有QKV后，我们把他输入了多头掩码注意力模块，这里为什么要加个掩码呢？掩码又是什么呢？我们看下面这张图
我们需要把"好"字加入到"你好吗"的后面，但是我们又不能让多头注意到"好"字后面"得很"，所以我们就需要把后面的字给遮起来，这个就是掩码。经过softMax的变化，可以看到下图
比如"好"字，后面的"得很"，都是0，说明好字只和前面的内容有关系，则接下来就是"好"字的[0.37,0.62,0,0]作为多头掩码的输出，也可以抽象的看成，是把"好"拼在了"你好吗"的后面，但是其实是"你好吗"作为QK,"好"作为V。
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接下来就和上面的3一样，一直到softMax做出预测，如果是预测的不是"尼"，就反向更新梯度下降，如果是"尼"，则把"好尼"送入多头掩码中，然后把"好尼"拼在"你好吗"的后面。一直循环到softMax预测到结束标志。